Un equipo de científicos de datos ha diseñado un nuevo marco de aprendizaje por refuerzo jerárquico que permite a las redes neuronales aprender tareas complejas con una fracción de los datos utilizados anteriormente.
A diferencia de los métodos de aprendizaje profundo tradicionales, que requieren millones de ejemplos para alcanzar una precisión aceptable, este enfoque descompone los problemas en submetas jerárquicas que el algoritmo resuelve de manera autónoma, mejorando significativamente la eficiencia energética y la velocidad de entrenamiento. Esta innovación es clave para el despliegue de sistemas de inteligencia artificial en dispositivos con recursos de cómputo limitados, como los sistemas de visión de los vehículos autónomos o el procesamiento de lenguaje natural integrado en dispositivos portátiles.
Te podría interesar: https://fm105.com.mx/category/ciencia-y-tecnologia/
La reducción en la necesidad de grandes bases de datos facilita además el desarrollo de modelos más especializados que pueden aprender de interacciones directas en entornos cambiantes, como la robótica asistencial y la automatización industrial flexible. Los investigadores han demostrado que esta jerarquía de aprendizaje ayuda a las máquinas a entender mejor la relación causal entre sus acciones y los resultados obtenidos en el mundo físico, lo que aumenta la interpretabilidad de las decisiones tomadas por los algoritmos. Este avance sitúa a la inteligencia artificial en una posición más robusta para enfrentar tareas que requieren razonamiento lógico básico, permitiendo que la tecnología sea más adaptable y confiable para su integración en infraestructuras críticas que exigen respuestas rápidas y precisas bajo condiciones inciertas.
Véase también: https://elvigia.com.mx/category/deportes/
